在基于内容图像检索中，图像的底层视觉特征和高层语义概念之间存在着较大的
语义间隔。使用机器学习方法学习图像特征，自动建立图像类的模型成为一种有效的方法。
本文提出了一种用支持向量机（SVM）实现自然图像自动语义归类的方法，基于块划分聚
类得到特征向量作为SVM 训练样本，实现语义分类器。由于参与聚类的是某类图像所有块
的特征，提取的特征更能反映某一类图像特征。实验证明这种方法是有效的。